图像质量评价工具集：matlab-mylib库详解

资源摘要信息:"图像质量评价方法代码matlab代码-matlab-mylib是一个由作者在进行图像和视频质量评价实验时经常使用到的函数库。该库中的函数部分由作者手动实现，部分借鉴了其他论文的研究成果，并已在文件中明确标明了出处。这个库处于持续更新的状态，以适应图像质量评价领域不断发展的需求。库中包含的函数例如mscn.m是根据论文[1]实现的方法，这是在BRISQUE算法中提出的归一化方法。BRISQUE算法全称为Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator，是一种不依赖于参考图像的图像质量评估方法。该方法由A. Mittal, A.K. Moorthy, 和 A.C. Bovik在2012年的论文中提出，发表在IEEE Transactions on Image Processing期刊上。另一函数SDSP.m则基于论文[2]中的算法，即Lin Zhang等人提出的FSIM（Feature Similarity Index for Image Quality Assessment）方法，这是一种基于特征相似性的图像质量评估方法。FSIM利用图像的相位一致性信息和梯度幅度信息来评估图像质量，这个方法在2011年由L. Zhang, L. Zhang, X. Mou, 和 D. Zhang在他们的研究论文中提出，并发表在IEEE Transactions on Image Processing期刊上。这个函数库的标签为“系统开源”，表示该代码库对所有用户开放，可以自由使用和修改。" 在图像质量评价领域，各种算法和指标不断涌现，针对不同的应用场景和需求，研究者们提出了许多评价指标和算法，主要可以分为三大类：全参考（Full Reference, FR）评价方法、无参考（No-Reference, NR）评价方法和半参考（Reduced Reference, RR）评价方法。 全参考（FR）方法要求参考图像（即未损坏或未失真的图像）是可用的，常见的评价标准如均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。这类方法的准确性较高，但在很多实际应用场景中获取参考图像是不现实的。 无参考（NR）方法不需要原始图像，仅依靠受损图像本身进行质量评估。这种方法更贴近实际应用，比如在网络视频流或压缩图像质量评估中非常实用。BRISQUE算法就是无参考评价方法中的一种，其核心思想是通过提取图像的自然场景统计特征，来预测图像的质量。BRISQUE算法的优点在于计算效率较高，且能够处理各种类型的图像失真。 半参考（RR）方法则介于全参考和无参考之间，它只需要部分原始图像的信息或特征，就可以完成质量评估。RR方法比FR方法更具灵活性，因为它不依赖完整的参考图像，但又比NR方法更容易达到较高的准确性。 在本代码库中提及的FSIM方法是另外一种尝试，它结合了人眼视觉系统对图像相位一致性的敏感性以及对梯度信息的依赖性，通过比较图像的结构信息来评估质量。FSIM在评价图像质量时能够更准确地模拟人类的视觉感知特性。 最后，该代码库还提供了持续更新的承诺，这意味着使用者可以获得最新的研究成果和改进，保持在图像质量评价领域的前沿地位。开源性质的代码库有助于促进学术交流和技术共享，允许研究者们共同推动图像质量评价领域的发展。